LangSmith MCP 服务器 - 以编程方式使用文档

LangSmith MCP 服务器是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，它与 LangSmith集成。它允许 MCP 兼容的客户端（例如 AI 编程助手）读取对话历史, 提示, 运行和追踪, 数据集, 实验，以及您 LangSmith 工作区中的计费使用情况。

示例用例

对话历史："获取我在项目 'my-chatbot' 中线程 'thread-123' 的对话历史"
提示管理："获取所有公开提示"或"拉取 'legal-case-summarizer' 提示的模板"
追踪和运行："获取项目 'alpha' 中最新的 10 个根运行"或"通过 UUID 获取追踪的所有运行"
数据集："列出类型为 chat 的数据集"或"从数据集 'customer-support-qa' 读取示例"
实验："列出数据集 'my-eval-set' 的实验及其延迟和成本指标"
计费："获取 2025 年 9 月的计费使用情况"

快速入门（托管版）

LangSmith MCP 服务器的托管版本可通过 HTTP 访问，因此您无需自行运行服务器即可连接。

URL: https://langsmith-mcp-server.onrender.com/mcp
Authentication: 在 LangSmith API 密钥标头中发送您的 LANGSMITH-API-KEY header.

**示例（Cursor mcp.json):**

{
  "mcpServers": {
    "LangSmith MCP (Hosted)": {
      "url": "https://langsmith-mcp-server.onrender.com/mcp",
      "headers": {
        "LANGSMITH-API-KEY": "lsv2_pt_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

可选标头： LANGSMITH-WORKSPACE-ID, LANGSMITH-ENDPOINT （与...中相同环境变量).

可用工具

对话和线程

工具	描述
`get_thread_history`	获取对话线程的消息历史记录。使用基于字符的分页：传递 `page_number` （从1开始）并使用返回的 `total_pages` 来请求更多页面。可选： `max_chars_per_page`, `preview_chars`.

提示词管理

工具	描述
`list_prompts`	List prompts with optional filtering by visibility (public/private) and limit.
`get_prompt_by_name`	通过精确名称获取单个提示词（详情和模板）。
`push_prompt`	仅文档说明：如何创建并推送提示词到 LangSmith。

追踪和运行

工具	描述
`fetch_runs`	从一个或多个项目中获取运行记录（追踪、工具、链等）。支持筛选条件（`run_type`, `error`, `is_root`）、FQL（`filter`, `trace_filter`, `tree_filter`）和排序。当 `trace_id` 设置后，结果按字符分页；否则一次最多返回 `limit`。请始终传递 `limit` 和 `page_number`.
`list_projects`	列出项目，可按名称、数据集和详细程度进行可选筛选。

数据集和示例

工具	描述
`list_datasets`	列出数据集，可按 ID、类型、名称或元数据进行筛选。
`list_examples`	List examples from a dataset by dataset ID/name or example IDs; supports filter, metadata, splits, and optional `as_of` 版本。
`read_dataset`	通过 ID 或名称读取单个数据集。
`read_example`	通过 ID 读取单个示例，可选 `as_of` 版本。
`create_dataset`	仅文档说明：如何创建数据集。
`update_examples`	仅文档说明：如何更新数据集示例。

实验和评估

工具	描述
`list_experiments`	列出数据集的实验（参考）项目。需要 `reference_dataset_id` or `reference_dataset_name`。返回指标（延迟、成本、反馈）。
`run_experiment`	仅文档说明：如何运行实验和评估。

计费

工具	描述
`get_billing_usage`	获取组织在某个日期范围内的计费使用情况（例如追踪计数）。可选工作区筛选。

分页（基于字符）

返回大量数据的工具使用 **字符预算分页** 以使响应保持在大小限制内：

使用方： get_thread_history 和 fetch_runs （当 trace_id 设置时）。
Parameters: 发送 page_number （从1开始）在每个请求中。可选： max_chars_per_page （默认25000，最大30000）， preview_chars （截断长字符串为"... (+N 字符)"）。
Response: 包含 page_number, total_pages以及页面负载。使用以下参数再次调用以请求更多 page_number = 2，然后 3, up to total_pages.
Benefits: 页面按字符数而非项目数构建；无游标或服务器端状态——只有页码。

安装（本地运行）

如果您更喜欢在本地运行服务器（或使用自托管的 LangSmith 端点），请安装并配置您的 MCP 客户端。

前提条件

1. 安装 uv （Python 包安装器）：

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 安装包：

   uv run pip install --upgrade langsmith-mcp-server

MCP 客户端配置

将服务器添加到您的 MCP 客户端配置。使用以下路径 which uvx 用于 command value.

PyPI / uvx:

{
  "mcpServers": {
    "LangSmith API MCP Server": {
      "command": "/path/to/uvx",
      "args": ["langsmith-mcp-server"],
      "env": {
        "LANGSMITH_API_KEY": "your_langsmith_api_key",
        "LANGSMITH_WORKSPACE_ID": "your_workspace_id",
        "LANGSMITH_ENDPOINT": "https://api.smith.langchain.com"
      }
    }
  }
}

从源代码 （克隆 langsmith-mcp-server 首先）：

{
  "mcpServers": {
    "LangSmith API MCP Server": {
      "command": "/path/to/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/langsmith-mcp-server",
        "run",
        "langsmith_mcp_server/server.py"
      ],
      "env": {
        "LANGSMITH_API_KEY": "your_langsmith_api_key",
        "LANGSMITH_WORKSPACE_ID": "your_workspace_id",
        "LANGSMITH_ENDPOINT": "https://api.smith.langchain.com"
      }
    }
  }
}

替换 /path/to/uv, /path/to/uvx和 /path/to/langsmith-mcp-server 为您的实际路径。

Docker 部署（HTTP 流式传输）

您可以使用 Docker 将服务器作为 HTTP 服务运行，以便客户端通过 HTTP 流式传输协议连接。

1. 构建并运行：

   docker build -t langsmith-mcp-server .
   docker run -p 8000:8000 langsmith-mcp-server

使用 langsmith-mcp-server 仓库获取 Dockerfile 和上下文。

将您的 MCP 客户端连接到 http://localhost:8000/mcp 使用 LANGSMITH-API-KEY 标头（以及可选的 LANGSMITH-WORKSPACE-ID, LANGSMITH-ENDPOINT).

3. 健康检查（无需认证）：

   curl http://localhost:8000/health

有关完整的 Docker 和 HTTP 流式传输详情，请参阅 LangSmith MCP Server 仓库.

部署概述

使用 **托管** MCP 服务器连接到 LangSmith Cloud (smith.langchain.com, eu.smith.langchain.com, apac.smith.langchain.com, or aws.smith.langchain.com）。要连接到 Cloud 或自托管 LangSmith，请本地运行服务器并设置 LANGSMITH_ENDPOINT。对于自托管部署，您还可以通过 Docker 镜像在您的 VPC 内运行服务器。

flowchart LR
  subgraph Client["MCP client"]
    C[Cursor / Claude Code / etc.]
  end

  subgraph CloudPath["Cloud"]
    H[Hosted MCP server]
    LSCloud[LangSmith Cloud]
  end

  subgraph LocalPath["Local"]
    LocalServer[Local MCP server]
  end

  subgraph SelfHostedPath["Self-hosted"]
    D[Docker MCP server]
    LSSelf[Self-hosted LangSmith]
  end

  C --> H
  H --> LSCloud
  C --> LocalServer
  LocalServer --> LSCloud
  LocalServer --> LSSelf
  C --> D
  D --> LSSelf

环境变量

变量	必填	描述
`LANGSMITH_API_KEY`	是	您的 LangSmith API 密钥用于认证。
`LANGSMITH_WORKSPACE_ID`	否	当您的 API 密钥有权限访问多个工作区时的，工作区 ID。
`LANGSMITH_ENDPOINT`	否	API 端点 URL（用于 self-hosted 或自定义区域）。默认值： `https://api.smith.langchain.com`.

对于 **托管** 服务器，请使用与 **标头**: LANGSMITH-API-KEY, LANGSMITH-WORKSPACE-ID, LANGSMITH-ENDPOINT.

TypeScript 实现

A community-maintained TypeScript/Node.js port of the official Python server is available. To run it: LANGSMITH_API_KEY=your-key npx langsmith-mcp-server.

源代码和包： GitHub · npm. 维护者： amitrechavia.